下载Anaconda(所有版本的安装包)链接为:https://repo.anaconda.com/archive/ Python和Anaconda的版本对应关系如下: Anaconda3-2023.07-2-Windows-x86_64.exe —— Python 3.11Anaconda3-2023.07-0-Windows-x86_64.exe —— Python 3.11 Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64.exe —— Python 3.10 Anaconda3-...
'Python 3.9','Python 3.10']sizes=[20,25,30,15,10]# 假设的使用比例# 绘制饼状图plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%',startangle=90)plt.axis('equal')# 使饼图成为一个圆形plt.title('不同Anaconda版本支持的Python版本分布')plt.show()...
Anaconda 支持多种 Python 版本,从传统的 Python 2.x 到最新的 Python 3.x 系列。每个 Anaconda 版本通常会支持多个 Python 的小版本。比如,Anaconda 2023.x 可能支持以下 Python 版本: Python 3.8.x Python 3.9.x Python 3.10.x Python 3.11.x 不同的 Python 版本可能也会对某些库的支持有所差异,因此,你...
| Anaconda 2.3 | Python 2.7 |_x000D_ 这些版本对应关系表明,如果你需要使用Python 3.7,你需要下载Anaconda 2019.03或2018.12;如果你需要使用Python 3.6,你需要下载Anaconda 5.2、5.1、5.0、4.4、4.3或4.2;如果你需要使用Python 3.5,你需要下载Anaconda 4.1或4.0;如果你需要使用Python 2.7,你需要下载Anaconda 2.5或...
Anaconda是一个流行的Python数据科学平台,提供了Python和许多常用数据科学库的发行版。了解Anaconda版本与Python版本的对应关系对于数据科学和机器学习领域的工作者非常重要。Anaconda的每个版本都与特定的Python版本相对应。这意味着,如果您使用的是Anaconda某个特定版本,那么您将获得与该版本相对应的Python版本。这种对应关系...
anaconda 与 python 版本对应 Anaconda在英文中是“蟒蛇”,妮琪·米娜(Nicki Minaj)有首歌就叫《Anaconda》,表示身材像蟒蛇一样性感。所有你看下面Anaconda的图标就像一个首尾互相咬住的“蟒蛇”。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地...
Anaconda 2.1.0 对应 Python3.3 Anaconda 2.1.0 对应 Python3.4 Anaconda 2.2.0 对应 Python2.6 Anaconda 2.2.0 对应 Python2.7 Anaconda 2.2.0 对应 Python3.3 Anaconda 2.2.0 对应 Python3.4 Anaconda 2.3.0 对应 Python2.6 Anaconda 2.3.0 对应 Python2.7 ...
Anaconda 5.0.0: 32位 Linux Python2.7, 64位 Linux Python2.7, 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7, macOS Python2.7, 32位 Windows Python2.7, 64位 Windows Python2.7, 32位 Linux Python3.5, 64位 Linux Python3.5, ... (直到Python3.6)...（省略中间部分，以节省篇幅...
Python和Anaconda的版本对应关系如下: Packages included in Anaconda 2022.10 for 64-bit Linux on x86_64 CPUs with Python 3.10 Packages included in Anaconda 2022.10 for 64-bit Linux on ARMv8 CPUs with Python 3.10 Packages included in Anaconda 2022.10 for 64-bit Linux on IBM Power CPUs with Python...